باحثون من جامعة مانشستر طوّروا منهجية منهجية لاختبار قدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير المنطقي في مجال البحث الطبي الحيوي، وذلك في خطوة تهدف إلى ضمان استخدام أكثر أمانًا وموثوقية للتقنيات الذكية في تطوير حلول صحية جديدة. في ظل التوسع المتسارع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص والعلاج والبحث العلمي، أصبح من الضروري التأكد من أن هذه الأنظمة لا تعتمد فقط على التنبؤات المبنية على بيانات كبيرة، بل أيضًا على استنتاجات منطقية صحيحة وقابلة للتفسير. وقد أظهرت دراسات سابقة أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي قد تقدم إجابات دقيقة بشكل مصادف، دون أن تكون قادرة على التفكير بطريقة منطقية أو تفسير سبب اختيارها لنتيجة معينة، مما يشكل مخاطر في البيئة الطبية حيث الدقة حاسمة. لمعالجة هذه المشكلة، طوّر فريق من الباحثين في مانشستر منهجية تُعرف بـ"اختبار المنطق البيولوجي"، تُستخدم لقياس قدرة النماذج الذكية على استخلاص استنتاجات منطقية من معلومات علمية معقدة. تعتمد هذه المنهجية على مجموعة من التحديات المبنية على حقائق بيولوجية معروفة، مثل سلسلة من التفاعلات الجزيئية أو آليات الأمراض، ثم يُطلب من الذكاء الاصطناعي استنتاج النتيجة المنطقية بناءً على هذه المعطيات، دون الاعتماد فقط على التشابه مع بيانات سابقة. أظهرت النتائج أن معظم النماذج الحالية، رغم كفاءتها في التعرف على الأنماط، تعاني من ضعف في التفكير التسلسلي والمنطقي، خاصة عند التعامل مع سيناريوهات جديدة أو غير مسبوقة. أما النماذج التي تم تدريبها باستخدام منهجية محددة تُعزز التفكير التحليلي، فقد أظهرت تحسنًا ملحوظًا في القدرة على استخلاص استنتاجات صحيحة وقابلة للتفسير. يُعد هذا التطور خطوة مهمة نحو تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن الاعتماد عليها في المراحل المبكرة من البحث الطبي، مثل اكتشاف أدوية جديدة أو فهم آليات الأمراض المعقدة. كما يفتح المجال أمام معايير جديدة للتحقق من جودة وموثوقية النماذج قبل دمجها في التطبيقات السريرية. الباحثون يشددون على أن التفكير المنطقي ليس بديلاً عن التعلم الآلي، بل تكملة له، ويُعد عنصرًا أساسيًا لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وقابلة للمساءلة، وهو ما يُعد شرطًا أساسيًا لقبولها في المجال الطبي. المنهجية الجديدة لا تقتصر على الأبحاث البيولوجية، بل يمكن تكييفها لاختبار الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى تتطلب تفكيرًا منطقيًا متقدمًا، مثل العلوم البيئية أو الهندسة الطبية. وتشير التقديرات إلى أن هذه الأدوات قد تُستخدم قريباً كجزء من معايير التقييم لمشاريع البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز من مصداقية النتائج العلمية ويقلل من مخاطر التقديرات الخاطئة.